职位描述
1、参与快手创新产品的推荐算法优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标；
2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等；
3、分析海量用户行为数据和内容数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化检索和排序机制；
4、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化创新产品的社区生态和推荐效果；
5、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务；
6、深入理解创新业务以及创新产品推荐系统，寻找短期、长期不同视角下的业务增长空间，不断完善推荐系统。

任职要求
1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2、熟悉Linux，C++，python，tensorflow或pytorch，优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底；
3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验；
4、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论 相关领域研究及实践经验；
5、学习能力优秀，具有创造性思维和执行力，对创新产品及技术落地有浓厚兴趣，善于思考和运用新知识。
如果你还满足以下要求，我们会优先考虑：
1、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验；
2、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际**会议上有文献发表；
3、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。